2022年智能客服行业发展全景分析报告-豆柴文库

2022年智能客服行业发展全景分析报告.pdf

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2022 目录 01行业概述03行业发展环境 02行业发展现状分析04行业前景趋势第一章行业概述行业定义、行业产业链、行业发展历程什么是智能客服智能客服是在大规模知识处理基础上发展起来的一项面向行业应用的，它是（大规模知识处理技术、自然语言理解技术、知识管理技术、自动问答系统、推理技术等等），具有行业通用性，不仅为企业提供了细粒度知识管理技术，还为企业与海量用户之间的沟通建立了一种基于自然语言的快捷有效的技术手段；同时还能够为企业提供精细化管理所需的统计分析信息。发展历程2017年以来，人工智能技术的引进.智能客服机器人（如文本、语音机器人等）持续渗透企业各个环节，改变客服的交互方式，加速客服智能化升级。随着智能技术持续深化，客服边界被不断拓宽，迈向业务场景多元化变革（从服务延展至运营、管理、营销等场景） 2000年后互联网加速发展，在CTI集成技术、计算机网络集成加持下，客服系行业转向线上渠道，出现了网页在线客服、移动客服等渠道。托管型（租用型）呼叫中心的兴起减轻企业自建客服系统的成本压力方财富以硬件程控电话交换机、语音板卡和PC系统交互的CTI集成技术为核心技术，大中型企业加速自建呼叫中心，与客户沟通渠道主要以电话接入为主。以硬件程控电话交换机、语音板卡和PC系统交互的CTI集成技术为核心技术，大中型企业加速自建呼叫中心，与客户沟通渠道主要以电话接入为主。行业产业链 010203 上游中游下游电信运营商、IaaS云服务综合解决方案厂商、客服政务、制造、文娱传媒、商、人工智能芯片、PaaS机器人厂商、云客服厂商、金融生活服务、地产、教云通讯服务商、智能语音传统客服转型厂商育、零售电商、运营商、技术提供商法律、医疗、旅游出行产业链上游产业链上游人工智能技术的快速发展推动智能客服商业化应用。大数据、云计算、人工智能等新一代数字技术发展为智能客服应用场景落地提供底层技术的支持。自然语言处理∶自然语言处理是智能客服实现"拟人化"的关键，主要包括自然语言理解、自然语言生成、对话管理三部分。其关键是机器处理流程中的语料获取和处理、特征工程和特征选择、以及模型训练，实现机器与人的对话交互。语言多样性和情景复杂性是NLP技术发展面临的挑战。结构化知识库∶行业知识库的构建是智能客服精准识别问题以及回应的知识基础。知识库即知识图谱，是基于NLP技术对文字信息进行认知处理和抓取，建立结构化行业知识图谱。行业知识图谱需要大量行业数据对话机器人，进而实现不同应用场景和业务背景的数据词库储备。智能语音技术∶语音交互技术是智能客服实现多轮与连续对话的核心，主要包括语音识别、语音合成和声纹识别三类。人机交互过程中，语音识别和合成技术支撑语音与文本间相互转换，而声纹识别是判断说话者身份深度学习∶深度学习通过模拟人脑神经元结构来实现数据处理和结果产出，完成复杂的数据处理与决策。智能客服通过深度学习区分不同语言语义，并获取用户意图作出相应回复。此外，基于深度学习技术，智能客服判断人工客服跳转，实现人机协同。产业链中游产业链中游随着新一代数字技术浪潮到来，企业端对智能化、数字化需求的爆发，传统客服厂商纷纷转型云客服，云客服厂商也加速A/技术沉淀推出客服机器人，跻身客服机器人市场竞争。智能客服厂商从业务提供上可分为综合解决方案厂商、云客服厂商、客服机器人厂商、传统客服转型厂商。■综合解决方案厂商是提供智能应用、通讯产品、与智能客服业务深度融合的综合性服务商，具备较强的生态能力和获客优势。如腾讯企点依托腾讯云的SaaS客服产品，支持客服、营销和协同的单独或联合使用，通过直销和经销商的方式进行获客。■云客服厂商是提供SaaS产品的服务商，其中部分供应厂商具备上游云通讯能力，该类厂商具备较强的PaaS能力，因而具备服务规模以型企业的竞争优势，以环信、容联七陌等厂商为代表。而专注于SaaS模式的云客服四商可降低企业建设成本，获取中小企业市场份额，如Udesk云平台集成呼叫中心、在线客服、工单系统，对接二十多个沟通渠道。■客服机器人厂商是依托人工智能技术的沉淀，围绕客服机器人延展全链条客服产品，如云问科技以NLP技术为核心全面布局全栈 NLP技术与应用、Al多模态技术融合及语音语义数据集构建方面标准体系，成为"Al技术+知识客服中台"解决方案服务商。■传统客服厂商转型是从传统呼叫中心及客服软件转型云客服解决方案。如小能科技从传统客服软件迈向智慧云客服解决方案服务商，专注服务于大型企业，拥有大量传统行业客户。产业链下游产业链下游下游客户企业应用智能客服的核心诉求主要聚焦在咨询会话量大、需要7*24小时服

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